Uso y apropiación de la IAG en docentes universitarios lasallistas de México, Colombia y Brasil
En un mundo en constante evolución, donde la tecnología, las metodologías educativas y las demandas del mercado laboral cambian rápidamente, los docentes deben estar preparados para transmitir conocimientos actualizados y relevantes. La formación y capacitación en Inteligencia Artificial Generativa (IAG) es esencial en un mundo donde las tecnologías avanzadas están transformando sectores clave como la educación, la salud, los negocios y más. La IAG, que permite la creación de contenido, textos, imágenes y modelos a partir de datos existentes, está revolucionando la manera en que interactuamos con la información y automatizamos procesos. La capacitación en esta área brinda a los profesionales las habilidades para aprovechar las herramientas de IAG en la resolución de problemas complejos, mejorar la eficiencia y fomentar la innovación en sus respectivas disciplinas. Cada disciplina enfrenta desafíos y oportunidades únicas al integrar la IAG en su práctica pedagógica. Es por ello que surge la pregunta: ¿cómo han enfrentado estas situaciones los docentes de la red Lasallista en México, Colombia y Brasil? El objetivo general de este trabajo fue analizar cómo la formación en el uso de la IAG puede y debe ajustarse a las necesidades particulares de cada área, resaltando su importancia y la forma en que estas herramientas pueden transformar las metodologías tradicionales en la enseñanza de los docentes de la red Lasallista en México, Colombia y Brasil. Se realizó una investigación descriptiva de corte cuantitativo, no experimental, transversal para conocer el uso y apropiación de la IAG en docentes Lasallistas. El estudio involucró a 133 docentes que compartieron su opinión sobre el uso y apropiación de la IAG. Los docentes que aceptaron participar fueron aquellos que contaban con conocimiento de la IAG, computadora e Internet. El análisis incluyó la evaluación de la efectividad de estas tecnologías, su adaptación a diferentes contextos educativos y culturales, los cambios que provocan en los métodos de enseñanza y el desarrollo de competencias tecnológicas esenciales. Además, revela tanto su potencial transformador, así como los desafíos éticos y tecnológicos. Queda mucho por trabajar por parte de las instituciones, docentes y estudiantes sobre el uso y apropiación de la IAG en lo que se estará trabajando.
Bender, E., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? FAccT ‘21: Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 610-623. https://doi.org/10.1145/3442188.3445922
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. W. W. Norton & Company.
Briñis, A., & Quintana, D. (2024). Beneficios y limitaciones en docentes y estudiantes universitarios salvadoreños sobre el uso de IA en procesos de enseñanza- aprendizaje. European Public & Social Innovation Review, 9, 1-20. https://doi.org/10.31637/epsir-2024-368
Chan, C. (2023). The impact of generative AI on teaching and learning in higher education: A systematic review. Journal of Computer Assisted Learning.
Chang, V., & Kaur, A. (2023). AI and Education: Exploring the Integration of Gemini and Meta’s AI Systems in Learning Environments. International Journal of Educational Technology, 12(2), 119-135.
Cukurova, M., Luckin, R., & Kent, C. (2023). AI in education: From augmentation to transformation. CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781003324588-2
European Comission. (2025). DIGCompEDU. The Joint Research Centre: EU Science Hub. https://joint-research-centre.ec.europa.eu/digcompedu_en?prefLang=es
Dwyer, T. (2001). Inteligência artificial, tecnologias informacionais e seus possíveis impactos sobre as Ciências Sociais. Sociologias, (5). https://doi.org/10.1590/S1517-45222001000100004
Faggella, D. (8 de marzo del 2021). Examples of Artificial Intelligence in Education. Emerj. https://emerj.com/examples-of-artificial-intelligence-in-education/
Floridi, L., & Cowls, J. (2019). A Unified Framework of Five Principles for AI in Society. Harvard Data Science Review, 1(1). https://hdsr.mitpress.mit.edu/pub/l0jsh9d1/release/8
Gallent, C., Zapata, A., & Ortego, J. (2023). El impacto de la inteligencia artificial generativa en educación superior: una mirada desde la ética y la integridad académica. RELIEVE - Revista Electrónica de Investigación y Evaluación Educativa, 29(2). https://doi.org/10.30827/relieve.v29i2.29134
Gamboa, J., Nolasco, J., Nolasco, L., & Casas, R. (2024). ChatGPT. Obtén el máximo rendimiento a la Inteligencía Artificial Generativa. Grupo Editorial Ra-ma.
García, C., & García, O. (2023). Tecnologías emergentes aplicadas a las metodologías activas en la era de la inteligencia artificial. ESIC.
Gulson, K. (2022). Inteligencia artificial y un nuevo problema de política global en educación. Routledge.
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial Intelligence in Education. Promise and Implications for Teaching and Learning.
Hrastinski, S., Watson, C., Kukulska-Hulme, A., & Lee, H. (2022). Challenges and opportunities of using AI in higheer education. Distance Education.
Jannuzzi, P. (2017). Indicadores sociais no Brasil: conceitos, fontes de dados e aplicações. Campinas.
Luckin, R., & Holmes, W. (2016). Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education. Open Ideas at Pearson. Disponible en https://www.researchgate.net/publication/299561597_Intelligence_Unleashed_An_argument_for_AI_in_Education
Magro, C. (28 de septiembre del 2025). IA y educación: una relación con costuras [Entrada de blog]. Co.labora.red. https://carlosmagro.wordpress.com/2025/09/28/ia-y-educacion-una-relacion-con-costuras/
Prieto, M. (20 de Junio del 2024). Ilya Sutskever, cofundador de OpenAI, lanza una ‘start up’ rival de IA. Expansión economía digital. https://www.expansion.com/economia-digital/companias/2024/06/20/6673c8bf468aeb83638b45b1.html
Ramírez, A., & Casillas, M. (2024). Percepciones docentes sobre la Inteligencia Artificial Generativa: El caso mexicano. Revista Paraguaya de Educación a Distancia (REPED), 5(2), 44-55. https://doi.org/10.56152/reped2024-dossierIA1-art4
Rico-Gómez, M., & Ponce, A. (2020). El docente del siglo XXI: Perspectivas según el rol formativo y profesional. Revista mexicana de investigación educativa, 27(92), 77-101. https://www.redalyc.org/journal/140/14070424004/html
Red Internacional de Docencia Universitaria Lasallista (RIDUL). (s.f.). Red Internacional del Docente Universitario Lasallista. https://sites.google.com/lasalle.org/ridul/inicio?pli=1
Russell, S., & Norving, P. (2021). Artificial Intelligence: A modern Aproach (4ª. ed). Pearson Education.
Selwyn, N. (2019). Should Robots Replace Teachers? AI and the future of education. Polity Press.
StoryLab.ai. (2024). pling: Design and Analysis. https://storylab.ai/es/ai-content-creation-platform/
Teixeira, E. (2011). Análisis de datos en la investigación científica: importancia y desafíos en los estudios organizacionales.
Unesco. (2021). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137
Whittaker, M., Alper, M., Bennett, C., Hendren, S., Kaziunas, L., Mills, M., Morris, M., Rankin, J., Rogers, E., Salas, M., & West, S. (2019). Disability, Bias, and AI Report. AI Now Institute. Disponible en https://ainowinstitute.org/wp-content/uploads/2023/04/disabilitybiasai-2019.pdf
Zawacki-Richter, O., Marín, V., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education-where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16, 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
Žižek, S. (1998). The Plague of Fantasies. Verso.
